噪音通道模型_噪声信道模型

由此，一个统计机器翻译 (SMT) 系统的任务就分为了三部分：

(1) 估计 P(e)，即所谓的语言模型

(2) 估计 P(f|e)，即所谓的翻译模型

(3) 用一个合适的算法找到一个 e 使得 P(e) * P(f|e) 最大(至少是尽可能大)

当初在看到这里的时候我十分不解，相信所有人都会有这个问题：为什么不直接估计 P(e|f) 然后直接取最大概率的 e？在很久以后我终于看到一个比较令人信服的解释：如果我们能够把模型估计得足够精确的话，实际上直接计算 P(e|f) 应该是更好的选择，然而由于数据集有限，这个估计不可能精确，所以往往得不到很好的结果。如果是用 P(e)*P(f|e) 来算的话，当然 P(e) 和 P(f|e) 也不会十分精确，但让这两者相乘，我们就可以期望找到一个 P(e) 和 P(f|e) 都不太坏的翻译，也就是说，这个翻译既比较像一个正常人说的英文，又和原来的法语意思比较接近，如果这两者中任何一个比较不靠谱的话，这个乘积就会比较小，从而也就不会被选出来。

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